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北斗智库环保管家网讯：汽车行业正经历着电动，自动和移动互联的颠覆性变化。汽车制造商（OEM）和供应商正在进入动力总成系统的新阶段——减少内燃机的设计和生产，以及扩大电动汽车的设计和生产。由电机和变速箱组成的电驱动系统很复杂，需要评估它们在不同领域的性能，以改进和优化其设计。
电力驱动工程的挑战之一是确保乘客的声学舒适感。电机和变速箱会产生 令人不快的声音。传统车辆中的内燃机有助于掩盖其中的一些噪音。现在， 随着电动汽车中噪声水平的普遍降低，特别是在中低速行驶时，需要特别 关注这些组件的噪声和振动行为。
为了分析电驱动系统的噪声和振动行为，通常需要对整个系统进行链接仿真的多域分析。噪声和振动分析的基础是电驱动系统的弹性结构模型。内部永磁同步电机（IPMSM）中的定子以及整个变速箱壳体的有限元模型用于表征结构的动力学特性。使用动态子结构技术获得降阶模型。该模型表示对于描述具有相对较少自由度的结构的动态行为非常重要，因此对于噪声和振动分析中的所需用途，可以以更快的速度进行计算，而精度损失可忽略不计。
作用在电机定子和转子上的动态电磁（EMAG）力会导致结构振动。因此， 需要进行电磁仿真以确定所需的机器速度范围的力和扭矩。多体仿真是研究复杂驱动系统的噪声和振动现象的理想工具，因为模型使用了更高的抽象级别。与具有通用 3D接触配方的全尺寸有限元模型相比，SIMULIA Simpack Multibody Simulation 提供了大量针对特定应用的元素。这些元素主要基于分析公式，目的是精确建模所需的细节级别的系统一部分，以减少不必要的复杂性和仿真工作，同时保持所需应用程序的最高准确性。
除了前面的电磁模拟中的电磁力之外，由于驱动力的变化引起的动态齿轮力是电驱动装置中的另一个主要激励源。此外，将轴建模为柔性是很重要的，这可以通过使用梁模型或使用类似壳体的动态子结构来完成。还使用有效的分析方法对支撑轴相对于轴承座的滚动轴承进行建模。多体仿真将柔性组件的机械性能与典型的非线性激励机制结合在一起， 从而可以有效地研究电驱动系统中的噪声和振动现象。然后，随后的振动声学分析可以获取壳体的表面振动，并获取该结构周围的空气传播噪声。
此外，为了使工程师轻松进行设计折衷研究，参数优化并最终获得最佳设计配置，必须全面使用参数模型。基于我们耦合的多物理场仿真框架，我们将演示如何通过集成结构，电磁和多体系统仿真对电动传动系统进行多域分析。此外，该框架着重于自动模型更新和流程执行，这大大减少了研究众多设计替代方案的时间和精力。
1.介绍
本文介绍了用于电驱动器噪声和振动分析的复杂多域工作流程。在本文中，我们稍后将重点关注整个工作流程的两个方面：首先，我们详细描述了用于将激励力从电磁模拟传递到多体模拟的方法，并提出了一个验证案例。其次，我们将讨论如何使用 3DEXPERIENCE 以非常有效和用户友好的方式执行整个工作流程，该流程可以在更短的时间内研究更多的替代设计，从而带来额外的好处或减少用户错误和错误的风险。
模态分析
噪声和振动分析的基础是电驱动系统组件的弹性结构模型。内部永磁同步电机（IPMSM）和整个变速箱壳体的有限元（FE）模型用于表征结构的动力学特性。执行模态分析，并提取应用程序特定频率范围 0-10 kHz中的所有固有频率。此外，对与每个固有频率相对应的模式形状进行动画处理，以在视觉上确认定子各种特征空间阶的存在（Putri 2015）。图 1：和图 2：与测试模型的模式相比，显示了理论上存在的径向模式。那些径向模式很可能会被动态径向电磁力激发。
图1. 特征径向变形模式的图示
图2.测试模型的径向变形模式
动力学子结构
在有限元模型中，可以使用动态子结构方法得到降阶的分析模型。在模态分析中提取描述各子结构动力学特性的特征模态，这样可以使用更少的自由度精确地表达发动机结构的动力学特征。将动力学结构的自由度数量从几百万降到几百个，可以在保证计算精度的前提下显著提高计算效率。
电磁相互作用建模
为了检查电驱动系统的噪声和振动特性，需要对结构模型进行电磁力激励。系统的动态响应随后可用于计算表面速度，以进行进一步的声学分析。
图2.a）磁通密度分布
图2.b）定子表面上的力密度分布轮廓
电驱动系统多体动力学仿真
多体动力学仿真是研究复杂驱动系统振动噪声问题理想的工具，因为多体动力学仿真可将模型进行高度地抽象描述。不同于有限元模型，典型的多体动力学分析工具提供种类丰富的建模模块。这些建模模块大多基于解析公式，建模时将系统的一步分模型进行抽象化表达，这样可避免不必要的建模和仿真的复杂程度。
多体动力学模型可以耦合柔性体的机械特性，通过典型的非线性激振机理，可以更有效地描述电驱传动系统的振动噪声现象。事实证明（Neubauer，2014 年）,这种方法已经在汽车主机厂的齿轮箱分析中得到了成功的应用。
为了能够精确模拟齿轮箱高频的啸叫声，需要将齿轮台、齿轮箱壳体建立成柔性体模型，使用降阶的有限元模型来描述齿轮箱壳体、齿轮体的刚度以及齿轮齿的弯曲刚度。齿轮齿之间的接触和激励采用解析的赫兹接触模型，考虑接触过程中的动力学特性和刚度的变化。柔性轴可以用离散的梁单元进行模拟，模型中根据梁的实际横截面形状进行相应的设置，同时在分析中考虑转轴的界面变化对计算结果的影响。此外，还需要考虑对计算结果有影响的激励，比如旋转部件由于偏心引起的不平衡力，以及其他部件的惯性力等。支撑转轴和齿轮箱壳体的滚动轴承也需要按照ISO 16281:2008的解析方法进行建模，在轴承6个自由度上分别设置了非线性的刚度函数。轴承模型中同时考虑了缓冲间隙，保证了多体动力学模型也可以进行震颤分析。
为了评估电驱系统的动力学特性，需要进行包含电机的完整电驱系统的非线性动力学分析和仿真。为了考虑全部的实际运行工况，在计算中需要选取一系列不同的转速和扭矩工况评估电驱系统在不同工况下的动力学性能。
图4.电驱动多体系统的工作偏转形状（ODS）模拟
系统不同位置的响应，如力、速度和加速度，可以通过频域结果图形（如Waterfall/Campbell图）或operating deflection shapes (ODS)显示。这些结果可以显示结构动力学特性，也可以将其与测试结果做对比。
多体动力学仿真流程
图5所示为上述步骤的流程图。图中每一个框图代表一个特定的分析流程。这些特定领域模拟的耦合是通过捕获流程自动化工具箱中的单个步骤来实现的。这允许在物理域之间进行可靠的通信，并实现自动化的工作流程执行。
图5.建立电驱动的多物理场仿真模型
2.相关工作
在 RWTH Aachen（Drichel 2018）的相关工作中，展示了如何使用SIMULIA Simpack 多体仿真和施加电磁力的全弹性多体仿真模型（包括由SIMULIA Abaqus 创建的动态子结构）精确模拟电驱动器的 NVH 行为。将电磁力传递到多体模型中，可以在整个操作范围内有效地研究与齿轮箱结合的电机的系统级振动，因为该模型包含所有相关的非线性。
图6.RWTH Aachen 多体电驱动噪声模拟验证
在 2018 年的汽车 CAE 大型挑战赛上，来自 MAGNA（Dannbauer， Grieshofer 和 Hinterberger nd）和 CADFEM（Hanke 和 Wibbeler nd） 的演讲也展示了对电动驱动系统的 NVH 行为进行建模的方法。（Drichel 2018）的方法和本文中介绍的方法都将力施加在有限元模型上，并且没有使用多体仿真模型来计算系统振动。CADFEM 演示主要集中于不带齿轮箱的电机本身的稳态动态分析。由于在有限元软件中对齿轮箱进行建模具有挑战性，因此 MAGNA 选择使用简单的多体仿真模型来从隔离的齿轮箱中获得激振力和扭矩，然后将这些载荷应用到有限元模型中。
3.问题陈述
我们希望在本文中重点关注两个方面。首先，将电磁负载从电磁仿真转移到结构模型上，然后将其自动化。
为了准确预测的多体仿真模型的整个系统响应，我们需要考虑电磁负载。因此，出于多种原因，需要进行电磁负载的数据传输和转换：通常，电
磁模型的网格和结构模型的网格是不同的。电磁网格可以是 2D 或 3D，它们可以使用不同的网格大小。因此，不可能轻松交换每个单元或每个节点的负载。此外，电磁模型通常仅覆盖转子整个圆周的特征部分。这导致了传输数据量的另一方面。电磁力密度是在时域中计算的，对于瞬态多体仿真，还需要在时域中应用它们。但是采样会有所不同，因为电磁仿真使用固定步长，而多体仿真使用可变步长求解器进行操作。对于电磁负载的传递和对话的那些需求，存在许多不同的方法。通常，解决方案的两个部分可以通过任何方式组合：使用插值法或网格映射技术将离散位置上的电磁负载投影到由空间顺序描述的连续表面上。这些信号然后可以作为时程信号进行传输，也可以作为谐波函数的幅度和相位转换到频域。显然，与频域中的数据相比， 时间历史数据会占用更多的空间，并且难以理解，并且不允许仅将激励减少到重要的数量级。
执行多域工作流通常需要按顺序运行不同的求解器，并将结果从一个模拟传输到下一个模拟，并在两者之间进行数据转换。手动执行此操作很繁琐且容易出错。自定义脚本通常用于添加一定程度的自动化，但是它们速度慢，难以实现且难以维护。手动确保过程的可追溯性也很困难——使用了哪些模型和参数来创建哪些结果以及由谁来进行都增加了工作的难度。
4.解决方案
电磁载荷的计算，传递和应用
需要电机的数值模拟以获得作用在定子和转子上的电磁力的更高阶频率含量。定子表面节点上的力密度分布是从基于有限元的电机几何二维截面电磁仿真中获得的。这些力密度分解为径向和切向分量。参考（Putri 2015），假定径向磁力密度对定子振动影响最大。扭矩可以从切向力密度获得。对于基于正弦波峰值相电流输入和转子的控制角确定的多个工作点，将重复进行模拟。
这些预先计算的电磁负载被应用到弹性多体模型中，在那里它们作用于柔性定子和转子。随后解决了完整多体系统的非线性运动微分代数方程组。然后使用力或加速度信号的坎贝尔/瀑布图在频域中分析瞬态结果。
为了更好地了解电磁力对整个系统响应的影响，可以将力密度分布输出从时域转换到频域，并相对于空间和频率阶数进行表示。该信息有助于将电磁源与其他激励（如齿轮接触和不平衡）区分开。
工作流程自动化
图7.噪声和振动过程流程图
现在，在执行整个工作流程时，需要执行许多操作：它从电驱动组件的CAD 几何形状开始，然后将其转移到 FEM 仿真和EMAG仿真中。两种模拟的结果（动态子结构和电磁力密度）都转移到多体模拟中。然后，可以将所得的表面速度进一步传递到声学分析，该分析也使用 FEM 模型作为输入。图 7：显示了此过程的可视化。根据用于单个步骤的工具以及它们之间的兼容性，可能需要在这两个步骤之间使用数据转换步骤，这些步骤通常是使用自定义脚本来完成的。手动执行此过程是一个繁琐且容易出错的过程，因此我们建议以自动化方式进行。这给模拟用户以及该用户所属的整个组织带来了许多好处。无需手动交互即可执行自动化过程，因此更容易同时研究更多的设计方案。自动化的流程将模拟流程标准化，这意味着一旦捕获流程，就可以对其进行验证，然后组织可以重新使用此经过验证的流程，从而将执行过程中出现用户错误的风险降到最低。为了使工作流程自动化，我们使用了 3DEXPERIENCE 平台上可用的一组过程自动化应用程序。图8：显示了流程自动化工具包的工作流程。
图 8：流程自动化工具包和工作流程
Process Composer应用程序用于捕获模拟工作流本身。借助图形用户界面，工作流由工具箱中的适配器组成，以访问不同的仿真工具。然后，还管理这些适配器之间的关系，这意味着可以定义保留上一步的结果并将其转移到下一步。为了突出这种方法的开放性，需要提到的是，在此过程中可以捕获任何供应商的任何工具。完成所有定义后，可以执行过程并可以检查结果以验证过程。仿真过程的捕获通常是由仿真方法开发人员与每个涉及领域的仿真专家合作完成的。这样可以确保正确捕获过程并且产生的结果有效。
为了部署捕获的流程，应用程序 Process Experience Studio为模拟方法开发人员提供了一组工具，用于为该流程构建自定义的用户界面，其中可以包含文本，图形元素和输入对话框。设计此接口的重要部分是定义应从此接口访问原始仿真过程中的哪些参数，默认值和限制是什么。捕获的过程与定制的用户界面一起构成了模拟体验。
可以通过应用程序性能研究实例化并执行这种模拟体验。该应用程序允许仿真专家和设计人员运行经过验证的合格仿真过程，这意味着他们可以利用现有工具和最佳实践，而不必了解所有细节。这使设计人员和工程师可以专注于他们要解决的工程问题。该应用程序还允许监视所有正在运行的作业，并且一旦完成，就可以使用 Results Analytics 可视化和比较结果。研究结果分析可以在 Web 浏览器中使用，这极大地简化了开始运行模拟的设置过程。
5.分析
在以下部分中，建议的过程将应用于示例 IPMSM 计算机。使用 SIMULIA Opera 建立了磁路并进行了瞬态仿真。示例中的磁负载仅由所谓的开槽效应引起。建模时无励磁绕组。转子带有 12 个内部永磁极对。定子侧有 72 个齿。由于对称性，只分析了一个转子极对的单元电机，该单元电机结构如图9所示：
图9：Opera 中单元电机二维结构模型
在图 10：通过瞬态仿真得到的切向力和径向力，并绘制出基于定子和转子角度的径向力和切向力密度分布图。
图10.空间域电磁力径向和切向力密度
可以使用多维 FFT 分析空间负荷图 11：显示了相对于机器和空间顺序绘制的径向和切向力密度幅值。这通常用于表征电磁力的频率含量。
图11.频域电磁力径向和切向力密度
为了有效分析电磁力对振动噪声的效应，此处使用了一个简化的电驱传动模型。在SIMULIA Simpack中只考虑了两部分：刚性转子使用一个关于时间的函数进行驱动；齿轮箱壳体使用降阶的柔性体模拟。电磁力加载在柔性定子，转子的激励可看成是关于力和转轴的恒定积分结果。
图12.SIMULIA Simpack MBS 模型
首先，在转子定转速为3000rpm时，图13所示的由于开槽效应产生的电磁力分布图。多体动力学模型中通过瞬态时间积分可以将复杂系统运动的非线性特性显示出来。
图13.齿槽效应在转子角上的分布齿负荷分布（时间历程）
图14所示为齿轮齿接触时的转矩，左侧为频域结果，右侧为时域结果。通过频域结果可以明显地看到峰值发生在齿轮齿接触的各个阶次。
图14.开槽效果与等速转矩脉动
第二步中通过设置不同的转速进行分析，可以观察到齿轮箱壳体支撑点在低怠速下的转矩脉动现象。柔性壳体由3个弹簧支撑，如图15所示。图16为第一个支撑点在3个方向的加速度级。
图15.变速箱壳体支撑点位置
最高的脉动幅值在Z方向，图16也也显示了XY方向的结果。同定转速计算结果相同，齿轮齿接触的各个阶次的响应占主导地位。
图16.齿轮箱支点坎贝尔加速图
产生峰值的3个阶次的结果显示在图17中，尤其是第三阶频率下产生的幅值最大。
图17.齿轮箱支点加速的阶次分析
离散的壳体加速度可以用作结构振动足迹的第一个指标，这意味着此处建议的空间分布载荷应用对于详细的声学分析可能变得更加重要。这样的应用通常需要外壳上的表面法向速度分布，以作为进一步声学分析的边界条件，从而可以进一步使用达索的振动噪声分析软件Wave6进行噪声分析。
6.结论
已经示出了如何将来自电磁仿真的电磁激励力有效地用于电驱动单元的多 体仿真模型中，以用于噪声和振动分析。像（Drichel 2018）的相关工作中那样选择弹性多体仿真模型的方法与（Dannbauer，Grieshofer 和Hinterberger nd）和（Hanke 和 Wibbeler nd）所示的完整有限元模型相比是有益的，因为对包括轴承和齿轮非线性在内的全耦合系统进行建模是 可能的。覆盖电力驱动系统整个运行范围的瞬态启动仿真可以用相对较少 的精力完成。这项工作的主要重点是评估电磁和多体系统仿真的耦合。下一步是将电磁激励集成到电驱动器的全保真多体系统模型中，包括齿轮箱，齿轮箱具有由齿轮接触和轴承引起的非线性，从而利用 SIMULIA Simpack 的功能。
复杂的多域工作流程很难执行，因为它涉及多个仿真工具，这些工具需要按顺序运行，并且需要将数据传输并可能从一个步骤转换到下一个步骤。因此，这是一个很好的例子，突出了使用过程自动化工具包捕获和部署模拟过程的好处，因为经过验证的合格过程降低了用户出错的风险，并减少了研究各种设计替代方案所需的时间。
参考文献：
[1] Bert, Hannon. 2016. "Time- and spatial-harmonic content in electrical machines and its application in Fourier-based models." XXII International Conference on Electrical Machines (ICEM) 7.
[2] Dannbauer, Helmut, Oliver Grieshofer, and Walter Hinterberger. n.d. "NVH Simulation Process for E-Drive Systems." Automotive CAE Grand Challenge 2018.
[3] Drichel, Pascal. 2018. "Drivetrain Simulation for the Assessment of the NVH-Behavior of Electric Vehicles." 4th Wind & Drivetrain Conference. Hamburg.
[4] Hanke, Martin, and Jürgen Wibbeler. n.d. "Vibration and Equivalent Radiated Power (ERP) in the Process of Electric Drive Simulation." Automotive CAE Grand Challenge 2018.
[5] Neubauer, Alexander. 2014. "Simulation Methods for NVH-Development of a Double Clutch Transmission Gearbox." Simpack User Meeting 2014. Augsburg.
[6] Putri, Aryanti Kusuma et al. 2015. "Application of sinusoidal field pole in a permanent magnet synchronous machine to improve the acoustic behavior considering the MTPA and MTPV operation area." IEEE.
